InfiniSplat v2：分析并改进任意视角下的前馈式 3DGS
前馈式高斯重建可直接从输入图像生成 3D 场景，但在视角大幅变化时仍难以保持高质量渲染。InfiniSplat v2 将几何预测与属性预测分离，并冻结几何分支，以改进高斯属性学习。训练过程中，研究方法利用真实相机位姿对齐预测出的高斯，并通过大视角差的目标视图进行监督。在六个数据集上，同一训练模型在有位姿条件和无位姿条件下，均取得受评估方法中最佳的平均 LPIPS 和 DISTS。对于位姿条件设置，与最强的受评估基线相比，两项指标分别降低 25.8% 和 32.9%。研究还发现，仅通过图像重建监督学习到的不透明度会抑制几何上不一致的点。
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